AI nei Videogiochi: come si creano i moderni NPC con il REINFORCEMENT LEARNING
Unisciti a noi per una live esclusiva dove esploreremo come il reinforcement learning sta rivoluzionando la creazione di NPC (personaggi non giocanti) nei videogiochi moderni.
Scopriremo la piattaforma open-source DIAMBRA che permette di formare agenti AI in ambienti di apprendimento avanzati e di farli competere in tornei di videogiochi dal vivo.
Topics: : reinforcement learning, NPC, videogames, AI agent
Rivedi la live:
COSA ESPLOREREMO NELLA LIVE
NPC Intelligenti e Adattivi: Il Futuro dei Videogiochi con il Reinforcement Learning
Tradizionalmente, gli NPC sono stati programmati usando sistemi basati su regole o alberi decisionali, risultando in comportamenti prevedibili e poco adattivi. Con il reinforcement learning, gli sviluppatori di giochi possono creare NPC intelligenti, adattivi e dinamici che migliorano significativamente l’esperienza di gioco.
Il reinforcement learning si basa su un ciclo continuo di interazione, feedback e adattamento. Gli agenti AI apprendono dai propri errori e migliorano i loro processi decisionali attraverso un meccanismo di ricompensa e penalità. Questo approccio è particolarmente efficace nello sviluppo di NPC in grado di adattarsi a situazioni nuove e complesse, offrendo esperienze di gioco più coinvolgenti e realistiche.
In questo webinar, insieme ad Alessandro Palmas, vedremo come la piattaforma open-source DIAMBRA permette di formare agenti AI in ambienti di apprendimento per rinforzo avanzati e farli competere in tornei di videogiochi dal vivo. Approfondiremo come utilizzare strumenti e tecniche per addestrare agenti AI che non solo competono, ma eccellono in ambienti complessi e dinamici.
Inoltre, mostreremo un esempio pratico di un agente AI addestrato in azione, evidenziando le sue capacità e le strategie utilizzate per competere efficacemente in un ambiente di gioco simulato.
Non perdere l’occasione di trasformare i tuoi progetti di gaming con le soluzioni AI più avanzate.
SPEAKER DELLA LIVE
Alessandro Palmas
Creator of DIAMBRA RLOps Platform
Esperto in diversi ambiti, inclusi apprendimento profondo per rinforzo, visione artificiale basata su deep learning, modellazione fisica avanzata, dinamica del volo atmosferico e spaziale, dinamica dei fluidi computazionale e geometria computazionale. Ha lavorato allo sviluppo di ambienti e simulatori, al training di modelli basati su agenti, e all’implementazione di algoritmi di apprendimento per rinforzo, oltre a partecipare a progetti di visione artificiale e modellazione fisica.
Inoltre, Alessandro ha sviluppato DIAMBRA, una piattaforma per competizioni tra agenti di Reinforcement Learning, è co-autore del libro di Packt “The Reinforcement Learning Workshop” e ha fondato Artificial Twin, un servizio di consulenza specializzato in soluzioni industriali di machine learning e modellazione.
Recentemente, si è concentrato sulla trasformazione di prototipi di ricerca in intelligenza artificiale in applicazioni pronte per la produzione per videogiochi AAA, progettando algoritmi avanzati, gestendo team e collaborando all’integrazione di modelli AI nei motori di gioco, oltre a contribuire alla definizione di roadmap di ricerca AI.
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di videogiochi interessati a integrare l'intelligenza artificiale nei progetti;
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alla ricerca di metodi innovativi per applicare il reinforcement learning
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